孟凡旭，工学博士，南京工业大学计算机与信息工程学院（人工智能学院）副教授。2012年毕业于南京航空航天大学信息与计算科学专业，获工学学士学位；2015年毕业于东南大学信息科学与工程学院，获工学硕士学位；2015-2017年在南京华为软件技术研究所担任软件研发工程师；2021年毕业于东南大学信息科学与工程学院，获工学博士学位；2021—2023年在东南大学移动通信国家重点实验室从事至善博士后研究工作。

主要从事量子计算与量子人工智能研究，重点关注量子机器学习、变分量子算法、量子架构搜索与量子线路设计优化，以及量子计算在移动通信系统中的应用。已在 Quantum Science and Technology、Physical Review A、Physical Review Applied、IEEE Transactions on Quantum Engineering、Advanced Quantum Technologies、EPJ Quantum Technology等期刊发表30余篇论文；申请国家发明专利7项，其中已授权2项。

主持江苏省前沿研发计划、江苏省教育厅面上项目等，并以主要负责人身份承担量子产业相关科研项目。曾任第一届量子线路设计自动化研讨会（QCDAC 2024）本地组织委员会委员；在第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛2025年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛中获特等奖第一名擂主；参与指导的“结构自适应的量子经典混合图Transformer模型研究及应用”项目获第十九届“挑战杯”竞赛2024年度“揭榜挂帅”专项赛特等奖，并获相应赛题擂主。

获2022年度江苏省卓越博士后资助；参与和主持了国家自然基金面上项目和东南大学博士后前沿科学基金项目；以主要负责人身份负责量子产业相关科研项目，总经费为345万。

邮箱：mengfanxuchina@163.com

孟凡旭、周祥臻课题组介绍

一、研究方向

课题组以量子人工智能、量子软件和量子线路编译为主线，兼顾算法研究与系统实现，目前主要开展以下工作：

AI4Quantum

主要研究AI4Quantum，利用机器学习与生成式人工智能开展量子算法和量子线路的自动设计、架构搜索、编译优化及硬件噪声适配。进一步探索人工智能在量子纠错与容错量子计算中的应用。

量子线路映射与路由优化

研究量子线路向实际硬件拓扑映射时的布局与路由问题，已开展SAHS、FiDLS、MCTS及神经网络辅助后优化等工作，相关成果发表于IEEE TCAD、IEEE TC、ICCAD、DAC等会议和期刊。

量子线路综合与优化

研究CNOT线路、动态量子线路及CNOT+Rz门集的综合与优化。提出Lin-search精确综合框架，在CNOT线路综合任务上将搜索空间压缩99.99%以上，并在相关实验中取得50倍以上加速。相关成果发表于DAC 2026等会议。

量子纠错编译与调度

面向量子纠错码的调度与解码需求，研究基于AlphaZero框架的GNN调度方法、分块自适应调度算法，以及与FPGA协同设计的低延迟解码器部署。

张量网络量子模拟

基于Rust开发高性能张量网络量子模拟器，重点研究收缩路径优化、并行计算和硬件适配，为较大规模量子线路模拟提供软件支撑。

量子机器学习与混合编译

开发类PyTorch架构的量子机器学习框架，支持VQE、QAOA等变分量子算法的训练与部署，并研究量子—经典混合计算中的编译和性能优化问题。

二、产业化工作

团队持续开展量子编译、量子模拟和量子机器学习软件研发，主要代码使用Rust，重视性能、内存安全和可维护性。现有工作包括：

• Rust张量网络量子模拟器：已完成收缩路径优化引擎的核心开发，已有测试中较相关开源方案实现约5倍性能提升，并在推进国产超算和GPU平台适配。

• Rust量子机器学习框架：已实现VQE、QAOA等变分量子算法的核心功能，已有测试中较相关开源方案实现约5倍性能提升，并围绕自动微分和训练效率持续优化。

• Rust量子编译框架：支持参数化线路、模板匹配和连通性约束处理，便于新算法集成、测试和部署。

依托校企双聘机制和与中科弧光量子软件技术有限公司的合作，学生可根据课题需要参与算法设计、软件开发和性能优化，接触从研究问题、实验验证到工程实现的完整过程。团队可使用多核CPU服务器、GPU集群和FPGA开发板等计算资源。

三、代表性项目与成果

代表性科研项目

部分代表性论文

四、团队培养

课题组由高校导师、硕博士研究生、本科实习生和企业研发人员组成。

● 合作高校导师：课题组与东南大学、中科院软件所、陕西师范大学、南京信息工程大学、宁波大学、重庆邮电大学、杭州电子科技大学、粤港澳大湾区量子科学中心、泰州学院导师有长期合作，学生可享受一流导师资源。

● 研究生团队：研究方向覆盖动态量子线路综合、离子阱架构编译、量子纠错调度、张量网络模拟和量子机器学习等方向，可根据兴趣与基础选择偏算法、偏系统或软硬件协同的课题。

● 实习生团队：来自包括慕尼黑工业大学、中山大学、中科院大学、东南大学在内的多所国内外高校，研究方向涉及AI4量子编译、张量网络模拟、量子机器学习、量子纠错解码、分布式量子编译等多个前沿领域。

● 企业研发团队：负责Rust量子编译框架开发、代码质量管控、量子线路向量化等核心工程任务，与学术团队紧密协作。

五、招生信息

课题组长期招收硕士研究生、访问博士生、企业实习生、企业正式员工，也欢迎有科研兴趣的本科生参与实习。计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业均可；熟悉Python、Rust或C++中的至少一门语言者优先。

课题组可提供：

• 高校导师与企业工程导师共同指导，兼顾科研训练和工程实践；

• 参与国家级、省部级及企业合作项目的机会；

• 量子编译、量子模拟和量子机器学习方向的软件平台与计算资源；

• 参与学术会议交流、论文撰写和开源软件开发的实践机会；

• 部分课题支持远程协作，具体安排可沟通；

• 表现优秀者直发企业offer（朝九晚五、硕士年薪40万起）；

• 对表现优秀且有继续深造意愿的学生，可协助推荐海内外高校或研究机构。

六、联系方式

邮箱：xiangzhenzhou@njtech.edu.cn